上市事件与市场反应 - 小马智行于11月6日在香港联交所主板挂牌上市，成为2025年全球自动驾驶领域最大规模IPO，最高募集总额达77亿港币 [1][3] - 同一天，另一家自动驾驶企业文远知行也在港交所挂牌，但两家公司首日均遭遇破发 [3] - 小马智行此次港股上市是其在不到一年时间内完成的美股、港股双重上市 [3][6] 资本战略与投资者认可 - 小马智行未来五年资金规划为：50%募资用于L4自动驾驶技术大规模商业化，40%投入L4技术研发，10%补充营运资金 [6] - 港股IPO基石投资者阵容扎实，机构认购总额达1.2亿美元，全球出行巨头Uber拟出资1亿美元认购 [8] - 港股上市后公司有望短期内纳入港股通，吸引内地增量资金 [8] 财务表现与业务增长 - 2025年上半年小马智行实现营业收入3543万美元（约合人民币2.54亿元），同比增长43.3% [10] - 第二季度总营收达1.54亿元人民币，同比激增75.9%，环比增幅53.5% [10] - 2025年上半年Robotaxi业务收入达325.6万美元（约合人民币2332万元），同比大幅增长178.8% [10] - 乘客车费收入在2025年第一季度同比飙升约800%，第二季度同比超300% [10] - 公司上半年三大业务占比分别为：自动驾驶卡车服务（48.8%）、技术授权与应用（42%）、自动驾驶出行服务（9.2%）[14] 技术突破与成本控制 - 第七代L4自动驾驶软硬件系统实现三大突破：100%采用车规级零部件，车辆运营生命周期达60万公里；自动驾驶套件总成本较前代下降70%；平台化适配设计 [12] - 其中激光雷达成本下降68%，车载计算单元成本下降80% [12] - 花旗银行研报指出小马智行第七代Robotaxi的自动驾驶套件BOM成本为全球对外运营企业最低 [12] 运营效率与用户规模 - 通过远程协助平台实现1:20的人员管理效率，即1位远程人员可管理20台车辆 [14] - 补能、清洁、点检三项作业可并行完成，1人能在1小时内完成20辆车的每日维护 [14] - Robotaxi已在北京、广州、深圳实现7x24小时运营，App注册用户数超50万，用户满意度评分达4.9（5分制），97%的用户给出5分好评 [14] 行业竞争与盈利预期 - 文远知行上半年总营收为2786.5万美元，其三大业务占比为：其他技术服务（37.9%）、销售自动驾驶出租车及服务（31.1%）、销售其他L4级车辆（31%）[14] - 百度旗下萝卜快跑截至10月31日每周订单量已超过25万单 [16] - 小马智行CEO预计5万辆Robotaxi（目前为726辆）为盈利平衡点，时点预计在2028年至2029年 [16] 监管环境与市场趋势 - 工信部要求不得使用"自动驾驶"等模糊宣传词，统一称为"组合辅助驾驶"（L2级），促使车企修改宣传话术 [17] - 资本市场估值逻辑转变，从追捧"软件定义汽车"概念转向重视"硬底子"技术 [16][17] 市场前景预测 - 大摩预计中国L4级Robotaxi的渗透率2030年将达8% [18] - 高盛预测中国Robotaxi市场规模到2030、2035年将分别达140亿、610亿美元 [18] - 全球咨询机构Frost & Sullivan预测，全球移动出行市场规模将在2025年达约4.5万亿美元 [20] - Robotaxi服务有望在2026年左右实现商业化，并在2030年前后进入成熟商业化阶段 [20]

公司财务业绩 - 公司2025年前三季度实现营收23.62亿元，同比增长18.49%，归母净利润1.88亿元，同比增长40.99%，扣非归母净利润1.86亿元，同比增长49.29%，毛利率24.57%，同比提升1.70个百分点 [4] - 公司2025年第三季度实现营业收入9.46亿元，同比增长27.06%，环比增长18.22%，归母净利润0.80亿元，同比增长64.91%，环比增长36.96%，毛利率为24.37% [4] - 2025年第三季度公司整体费用率为14.10%，同比下降2.69个百分点，其中销售、管理、研发、财务费用率分别为1.52%、5.36%、5.66%、1.56%，同比分别下降0.16、0.85、0.49、1.19个百分点 [5] 业务增长驱动因素 - 公司业绩增长主要得益于以运动相机、全景相机为代表的新消费业务以及车载镜头业务的放量 [5] - 公司车载光学业务于2021年开始战略布局，产品涵盖车载镜头、HUD光学部件、激光雷达光学部件等，2025年上半年该业务营收达1.64亿元，同比增长37.78% [7] 核心产品与产能布局 - 玻璃非球面镜片下游应用于车载、运动相机、全景相机、无人机、AI眼镜等领域，下游行业呈现高景气度 [6] - 公司为国内少数具备玻璃非球面镜片规模化量产能力的企业之一，拟投资3.37亿元扩充产能，项目建成后预计新增年产能2840万片 [6]

核心观点 - 大疆车载（后独立为卓驭科技）在智能驾驶领域的发展面临战略选择失误、定制化需求与成本控制矛盾、以及行业竞争加剧等多重挑战，最终通过被一汽控股寻求新的发展机遇 [5][6][9][10][11][12][14][15][18][20][21][23][24][25][26][27][28][30][31] 合作项目与挑战 - 大疆车载与奇瑞新能源合作iCAR 03项目时，冒险推出未经验证的纯视觉方案（7颗摄像头+32TOPS算力），导致频繁误刹车问题，动摇了车厂信任 [6][7][9][10][11] - 纯视觉方案的推出旨在减少对车厂定制传感器的依赖，以降低项目适配成本，但忽略了车厂对基础功能可靠性的零容忍要求 [11][12] - 早期大众MQB平台订单（年销量超400万辆）使公司投入200-300人团队，但因大众严格的定义和流程要求（如AUTOSAR、A-SPICE CL2认证），开发过程痛苦且效率低下，最终因大众内部人员变动而成果未被认可 [14][15][16][17] - 五菱项目成功后，公司迎来业务爆发期，但车厂需求高度定制化，与公司"最小化开发成本"目标冲突，导致核心团队在多个项目间疲于奔命 [18][20][21] 战略与资源管理 - 公司奉行"精兵战略"，团队规模严格控制，但未随业务扩张增加人员，无法应对多条战线的定制化需求，造成资源分散和交付困境 [20][21][22] - 2023年公司分拆为卓驭科技，期间IT系统迁移缓慢，错失行业抢项目的关键窗口期，而竞争对手如Momenta为拿下比亚迪派出近200人驻场服务 [23] - "中配战略"选择中低端市场（如10-20万价位车型），但该市场对成本敏感、供应商议价权弱，导致低毛利、高强度定制化要求，与精英团队的高成本结构不匹配 [24][27][28] - 决策层认为高配芯片方案易陷价格战，而中配市场"走量务实"，但实际与技术趋势背道而驰，导致核心骨干流失 [27][28] 行业竞争与格局 - 高配赛道仅有华为具备全栈能力，车厂为避免依赖单一供应商需引入"第二供应商"，大疆车载本有机会填补此生态位，但选择了中配路线 [25][26] - 智驾行业竞争激烈，地平线、华为、Momenta、百度等对手全力押注，提前占据主流车型点位 [23] - 独立供应商面临有限选择：成为华为之外的"可靠二供"，或卖身、依附车厂 [31] 未来发展路径 - 公司未来依赖下一代芯片技术（如英伟达Thor芯片）带来的高算力红利，以重新卡位高端市场 [30] - 2024年9月底一汽正式控股大疆车载，看中一汽奥迪、一汽大众等高端量产通道，以及一汽红旗、一汽丰田、零跑汽车等潜在合作平台，视为重整旗鼓的关键开局 [31]

公司2025年三季报业绩表现 - 前三季度营收63.2亿元，同比增长50.1% [2] - 前三季度归母净利润7.0亿元，同比增长156.0% [2] - 前三季度扣非归母净利润6.9亿元，同比增长126.2% [2] - 25Q3单季度营收25.3亿元，同比增长44.6%，环比增长24.3% [2] - 25Q3单季度归母净利润3.0亿元，同比增长145.1%，环比增长47.3%，创历史新高 [2] - 25Q3单季度扣非归母净利润2.9亿元，同比增长92.9%，环比增长42.4% [2] - 25Q3净利率达12.0%，同比提升4.91个百分点，环比提升1.87个百分点 [2] - 营收高增长受益于下半年智能手机旺季，以及汽车电子、智慧安防业务全面发力 [2] - 费用率总体稳定，25Q3销管研费用率同环比均有下降，节费增效成果显现 [2] 分业务表现与产品竞争力 - 智能手机业务增长强劲，与多家客户合作全面加深，产品矩阵持续完善 [3] - 创新研发的多款高阶5000万像素产品出货量大幅上升 [3] - 基于国产Stacked BSI平台的多款产品量产出货，带动智能手机领域营收显著增长 [3] - 汽车电子领域应用于智能驾驶（环视、周视、前视）和舱内的新一代产品出货量同比大幅上升 [3] - 智慧安防领域高端产品系列在专业安防领域份额持续提升 [3] - 公司在机器视觉领域作为先行者与引领者，新兴机器视觉领域收入实现大幅增长 [3] - 智能手机高阶产品市场验证具备很强竞争力，有望继续拓展新客户，对标行业龙头有数倍空间 [3] - 智驾平权趋势下公司汽车ADAS芯片迎来发展良机，未来两年高端料号有望起量 [3] - 无人机、机器人等产品具备核心卡位，打开中长期成长空间 [3] 未来展望与增长动力 - 智能手机高阶产品进入收获期，不断拓展旗舰智能机新客户 [4] - 更高价值的新品起量有望带动智能手机业绩维持高增速 [4] - 汽车业务受益于智驾平权趋势，在研的高端汽车料号将逐渐走向量产 [4] - AI技术将打开机器视觉下游新市场，带动智慧安防业务新想象空间 [4] - 建议重点关注公司各项业务尤其是手机高阶产品的客户拓展和份额提升情况 [4]

行业趋势与市场前景 - 技术周期与市场需求共振，2025年可能是中高阶智能驾驶系统级芯片放量元年，技术向上突破与向下普及双线并进 [1] - 预计至2028年，中国及全球乘用车市场高级驾驶辅助系统系统级芯片规模将分别达到496亿元和925亿元，2023至2028年复合年均增长率预计为28.6%和27.5% [1] - 主流汽车制造商推动“智驾平权”，在20万以下车型中推广搭载中阶算力芯片的智能驾驶方案，有望进一步打开中高阶智能驾驶芯片增量市场 [1] 产业链竞争格局 - 长期来看，仅头部车企会自研芯片，第三方芯片厂商下游市场空间可能超出预期 [2] - 低端智能驾驶方案将成为各车型标配，竞争核心在于同质化方案下的更低供应成本 [2] - 中端及少部分高端方案是第三方供应商竞争重点，比拼重点为方案的性价比 [2] - 高端方案为自研主战场，竞争核心在于企业对智能驾驶/物理AI领域的理解深度、组织效率及资源倾斜度 [2] 公司竞争力分析 - 公司具备健全的硬件产品矩阵，并与算法公司建立广泛产业联盟以补足算法能力 [2] - 管理团队具备技术前瞻性，战略布局了跨域计算芯片及机器人相关业务，可能成为公司第二增长极 [2] - 公司积极开拓客户，定点量产车型持续增加，重点客户突破有望打开长期增长空间 [2] - 截至2025年上半年末，公司现金及现金等价物净额为19.7亿元，为产品开发和新业务探索提供保障 [2] 公司财务与估值 - 预计公司2025至2027年营业收入分别为8.50亿元、16.16亿元、23.44亿元，同比增速分别为79.23%、90.12%、45.05% [3] - 因处于前期研发投入和客户拓展关键时期，采用市销率估值法，参考可比公司2025年平均市销率约为17.8倍 [3]

产业发展阶段与战略定位 - 中国智能网联汽车产业已从技术探索阶段迈入规模化发展的关键期 [2] - 中国在智能网联汽车领域具备三大竞争优势：丰富的应用场景和服务需求、产业链协同创新及基础设施优势、清晰的国家战略与系统的政策体系 [3] - 工信部将组织编制"十五五"智能网联新能源汽车产业发展规划，统筹推动产业高质量发展 [4] 技术创新与关键突破 - 工信部将支持技术创新，推动人工智能与汽车产业创新深度融合，加强新一代电子电气架构、大算力芯片等关键技术突破 [4] - "车路云一体化"是保障自动驾驶系统安全行驶的重要手段，中国在全球率先提出并践行这一技术路线 [5] - 信息通信行业需构建"泛在接入、能力协同、安全可信"的立体化网络体系，支撑智能网联汽车产业高质量发展 [6] - 梳理提炼出最具推广价值的"车路云一体化"十大功能场景，包括交通信号灯信息服务、协同式自动紧急避撞等 [4] 产业挑战与协同倡议 - 中国智能网联汽车产业面临三大挑战：芯片、操作系统、大模型等关键技术领域尚未实现完全自主可控；重复建设、标准不一等问题制约产业效能；L3及以上自动驾驶等前沿领域的商业闭环仍有待打通 [7] - 倡议推动政策协同，加快L3自动驾驶责任边界的界定，统一"车路云一体化"标准 [8] - 倡议深化技术共享，建立行业级自动驾驶数据池、测试资源平台，推动核心关键技术联合研发 [8] 未来汽车形态与安全发展 - 具身智能体是未来汽车的主要形态，具有自主实现感知决策一体化、共情、人车路网云芯深度融合三方面新特点 [8] - 安全是智能网联汽车发展的底线与核心，用户对安全性的关注愈发强烈 [9] - 组合驾驶辅助系统安全强制性国标的制定是行业走向成熟的重要契机，该标准可能成为国际上最先进、最严格的同类技术标准 [11][12] - 智能驾驶行业正进入深刻反思期与规范建设期，车辆的绝大部分行程有望由L3、L4自动驾驶实现，这在2030年之后可能快速普及 [11]

政策监管动态 - 近期智能网联汽车领域政策频出，9月15日《关于加强智能网联新能源汽车产品召回、生产一致性监督管理与规范宣传的通知》结束意见征集，9月17日工信部就《智能网联汽车组合驾驶辅助系统安全要求》强制性国家标准公开征求意见，与今年2月已实施的《关于进一步加强智能网联汽车产品准入、召回及软件在线升级管理的通知》共同构成对行业的更高要求[1] - 政府主管部门加强监管旨在纠正行业将“辅助驾驶”宣传为“自动驾驶”的夸大营销行为，引导消费者正确认识和使用功能，促使技术发展回归产品本色，对行业健康有序发展具有积极意义[4] 行业现状与核心挑战 - “智驾平权”概念反映了行业通过技术创新和成本控制将高端功能普及至中低端车型的积极心态，但其核心降本必须以保证安全为前提，硬件配置降低带来的性能损失需由更高质量的软件系统加倍弥补，否则将存在极大安全隐患[2] - 当前所有量产车的智驾功能均属辅助驾驶而非自动驾驶，关键区别在于由谁监控行车风险及由谁负责事故责任，辅助驾驶要求驾驶员全程监控并准备接管，事故责任由驾驶员承担[3] - 行业存在产品进化与激进营销不匹配的现象，个别企业的不当宣传是对用户的误导和对公众安全的不负责任[3] 技术路线演进：从规则驱动到端到端 - 智能驾驶系统存在两大技术路线：以专家规则为核心的分模块架构和以神经网络为载体的端到端方案，代表了从规则驱动向数据驱动学习系统的技术演进[5] - 端到端系统的本质是通过训练神经网络建立从感知信号到控制命令的直接映射，其核心特征是所有模块均实现神经网络化，而非单一黑箱网络，可分为多段式或一段式架构[6] - 分段式端到端因更适合团队分工而具备更强工程落地性，但模块间信息传递存在损失；一段式端到端采用隐层特征传输，理论上具有更高性能上限[6] - 端到端概念可追溯至1988年的ALVINN系统，特斯拉于2023年底发布的FSD V12版本实现了该技术的首次商业化突破，展示了优秀驾驶能力[7] 中国技术发展路径与成果 - 面对数据匮乏与算力不足的资源瓶颈，清华大学车辆学院于2018年同期探索出“数据不足仿真补，算力落后算法超”的创新路线，以仿真数据为主、实车数据为辅，结合强化学习与模仿学习进行训练[8] - 该方案相比特斯拉的“实车数据+模仿学习”路线，在训练成本和模型能力上具显著优势，高保真仿真数据可海量廉价生成降低成本，强化学习通过自主环境探索实现性能持续提升，具备更高能力上限[8] - 团队通过研发一系列核心算法与工具软件，于2023年底推出国内首套全栈神经网络化的端到端自动驾驶系统iDrive，并在城市开放道路测试验证，标志着中国探索出与国情相符的新技术路径[9] 未来发展方向：车路云一体化 - 破解单车智能能力边界与安全性难题的核心思路是从“单车智能”走向“车路云一体化”，利用路的全局视野弥补车的感知局限，这是契合中国基建优势与管理模式的中国方案[13] - 车路云框架下，行业可合力构建更大规模数据闭环系统，通过路侧设备提供全局视角和超视距预警，结合云控平台强大算力进行数据清洗筛选与虚拟场景生成，融合真实与虚拟数据建立双阶段训练范式，提升安全性并降低成本[14] - 未来端到端模型将向多模态演进，例如视觉-语言-动作模型，参数规模预计可达千亿甚至万亿级，具备与人类相仿的语言交互和理解能力，未来三五年内有望实用化[14] - 训练算法层面，强化学习的重要性将进一步加强，模型微调与世界模型的结合可提升数据泛化性与训练效率，赋予系统自进化能力[15] 安全性与性能考量 - 在汽车这一安全敏感场景中，不能仅关注算法在常规情况下的平均性能，更要重视极端复杂场景下的保底性能，确保算法维持人类可接受的安全底线是系统研发最核心的考量[15][16]

报告行业投资评级 - 报告未明确给出具体的行业投资评级 [1][2] 报告核心观点 - 智能驾驶行业正沿着"端到端"和"智驾平权"两大方向加速进化 [3][16] - 端到端智能驾驶技术已演进分化出VLA和世界模型两条核心并行发展路径 [64][69] - VLA技术路线适合快速迭代和现有量产平台兼容 世界模型路线则代表更底层的认知方式 强调物理规律和空间理解力 适合长期演进 [69] - 新能源车销量与智驾功能形成协同增长闭环 推动智能驾驶快速渗透 [9] 智能驾驶行业发展回顾 - 中国新能源车渗透率从2019年较低水平一路攀升 先后突破10%、30%、50%等关键关口 [9] - 中国新能源汽车L2级别智能驾驶功能渗透率从2019年的约7%起步 到2025H1已上升至65%左右 [9] - 2024年中国智能网联汽车产业规模已攀升至11082亿元 同比增长34% 预计到2030年产业规模有望突破5万亿元 [15] - 截至2025年6月 中国智能驾驶产业主体数量快速增长 注册相关企业总数已超过7000家 [15] 智驾沿"端到端"、"智驾平权"加速 - 高阶智驾功能搭载率从2024年1–4月的11.8%提升至2025年同期的18.6% [21] - 20–30万元价位段汽车的L2++智能驾驶功能搭载率从2024年Q1的25.15%升至2025年4–5月的47.11% 实现近乎翻倍增长 [27] - 头部自主品牌将智能驾驶价格门槛拉低 例如比亚迪秦PLUS智驾版售价11.98万元已搭载高速NOA功能 中长期目标是在10万元级别车型上实现高速NOA全面标配 [21] 端到端智能驾驶复盘 - 端到端自动驾驶架构演进分为四个主要阶段：感知"端到端"/"BEV+ transformer"、决策规划模型化/"占用网络"、模块化端到端/两段式端到端、OneModel/一段式端到端 [32] - BEV感知通过融合多传感器数据形成360°全方位无死角感知视野 结合Transformer注意力机制实现对关键区域聚焦处理 [37][41] - 占用网络通过对三维空间进行体素级划分与占用预测 构建更高精度的全局环境表示 能够识别未被标注的"泛目标" 提升系统环境理解力 [46] - 一段式端到端模型将传统"感知—规划—控制"流程统一映射到单一模型中 减少任务拆解带来的累积误差 但缺乏可解释性且需要海量高质量数据 [57][59] VLA技术路线 - VLA模型将视觉、语言与动作三大模态深度耦合 其核心流程可拆解为四步：环境感知、转化为语言Token、生成驾驶建议、转化为车辆控制轨迹 [69][76] - VLA技术落地的三大关键抓手包括：3D中间表征、长时序记忆、效率/能耗优化 [93] - VLA工程化难点包括：极端工况下的模型稳定性、长尾场景的泛化能力、多源数据的时序同步与时空一致性 [94][97] - VLA技术发展趋势围绕"空间—时间—成本"三条核心路径系统化演进：空间维度向高精度三维语义建模过渡 时间维度发展长时记忆与预测 成本维度通过MoE技术和模型蒸馏实现结构化算力优化 [111] 世界模型技术路线 - 世界模型是一类能够模拟和推演真实环境状态的生成式AI框架 通过对环境物理规律和因果关系的建模 实现对现实世界的"内在理解"与"主动推理" [117] - 世界模型的演进脉络分为三个阶段：Dyna算法奠定理论基础、《World Models》推动进入深度学习阶段、以Dreamer系列为代表的加速落地阶段 [121] - 世界模型在智能驾驶中的四大价值包括：大幅降低数据成本、升级安全标准、提升时空一致性、具备认知推理能力 [127][133] - 世界模型工程化难点包括：长期可扩展内存瓶颈、仿真与现实世界的差异、决策与责任机制缺失、隐私与数据安全挑战 [134][138] - 世界模型未来趋势是与强化学习深度结合 通过在虚拟环境中交互试错 使模型具备主动探索与优化能力 有效降低错误策略导致的安全风险与成本消耗 [144]

行业宏观趋势 - 2023年中国智能汽车渗透率达到57.1%，预计到2030年将提升至99.7%，市场规模超万亿 [1][2] - L2级智能驾驶解决方案已成为市场主流，2023年装配量同比增长37% [1][2] - 中国市场增速超越全球市场，L3及以上高阶智驾渗透率将显著提升 [1][2] - 智驾平权趋势下，行业有望迎来加速增长，智驾功能正快速向10万及以下级别车型配置 [2] 供应链关键环节：芯片 - 2023年全球及中国ADAS SoC市场规模分别达人民币275亿元及人民币141亿元 [3] - 国产芯片成本领先、技术进步加速，正从低端向高端全面渗透，有望实现量价齐升 [3] - 本土芯片算力显著提升，例如地平线征程6芯片算力达560TOPS，黑芝麻智能A2000芯片算力最高可达当前主流旗舰芯片的4倍 [3] - 受益于本土服务能力强，国产芯片客户覆盖持续扩大，已获得理想、比亚迪、蔚来等头部车企定点，逐步替代海外供应商 [3] 供应链关键环节：解决方案与执行器 - 2025年1-2月，本土智能驾驶解决方案供应商中，福瑞泰克以146,664套装机量、7.6%份额位列第一，比亚迪以129,335套、6.7%份额位列第二，华为以74,652套、3.9%份额排名第三 [3] - 对比2024年同期数据，本土供应商的份额正在快速提升 [3] - 高阶智驾执行层需要由线控底盘精准执行，制动、转向、悬架等底盘件迎来线控升级机会 [5] - 相关零部件供应商有望通过产品拓展，从单一零部件供应商逐步成长为系统集成商 [5] 产业链投资关注点 - 智驾芯片环节因价值量与渗透率双重提升，有望最为受益 [4] - Tier1环节国产替代依然有空间，向核心产品（如域控制器、传感器、执行器）延伸有望加深客户粘性 [4] - 高阶智驾落地需要法规与检测体系支持，汽车技术服务配套进入新阶段 [6][7]

中国智能网联汽车行业进阶 - 中国智能网联汽车产业凭借政策引领、市场驱动和技术攻坚三重合力，实现了从跟跑到领跑的进阶 [3] - 政策法规体系不断完善，形成覆盖准入、安全责任的全周期保障，例如2024年公布首批智能网联汽车准入和上路通行试点名单，2025年4月北京市自动驾驶汽车条例实施明确L3级以上责任归属 [3] - 智能网联汽车示范应用加速推进，商业化进程实现关键跨越，北京、杭州、武汉等多地开展测试与应用示范，为技术规模化积累实战经验 [3] 行业技术发展趋势 - 智能驾驶技术从单点突破向系统升级迈进，L2级辅助驾驶广泛普及，城市NOA从高端选配变为主流标配 [3] - 技术进入数据驱动的3.0时代，数据、算法、算力成为核心支柱，数据的闭环能力是关键 [3] - 电子电器架构从分布式向中央集中演进，为软件定义汽车提供底层支撑 [3] 北汽集团技术布局与实践 - 北汽集团以用户价值为核心，通过自研加合作双轮驱动，打造高端智能网联技术体系“元境” [4] - 在智能驾驶领域针对不同车型定制差异化策略，L2级已全面搭载，即将完成基于T55芯片的仓架融合系统量产上车，较传统方案降低成本超过20% [4] - L3级领域2023年获得北京首批路测牌照，2024年入围全国首批准入试点，测试里程已超11万公里 [4] - L4级领域与小马智行合作的Robotaxi已于2024年7月示范运行，计划实现千台示范运行 [4] 北汽智能座舱与生态合作 - 智能座舱领域推崇元境AI大模型中枢平台，接入Deepseek、豆包等顶尖垂类模型，已支撑15项高频服务，累计调用次数超8亿次 [4] - 秉承开放合作理念，与华为等20多家头部企业建立战略合作，未来三年将投入20亿元深耕智能驾驶与座舱 [4] - 与地平线成立合资公司，基于GO6M芯片开发行博一体智驾系统 [4] 产业发展挑战与倡议 - 当前产业面临政策协同不足、技术孤岛、供应链风险等挑战 [4] - 倡议一为推动政策协同，加快L3级责任边界界定，统一车路云一体化标准，完善数据跨境流动等配套政策 [4] - 倡议二为深化技术共享，建议建立行业级自动驾驶数据池、测试资源平台，推动芯片、操作系统等核心关键技术联合研发 [4][5]